RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    비재귀 Flood-Fill 알고리즘을 이용한 적응적 이미지 Labeling 알고리즘 = Adaptive Image Labeling Algorithm Using Non-recursive Flood-Fill Algorithm

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A101434472

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수
    인용문이 복사되었습니다.

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.
    번역하기

    본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필...

    본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This paper proposes a new adaptive image labeling algorithm fur object analysis of the binary images. The proposed labeling algorithm need not merge/order of complex equivalent labels like classical labeling algorithm and the processing is done during only 1 Pass. In addition, this algorithm can be extended for gray-level image easily. Experiment result with HIPR image library shows that the proposed algorithm process more than 2 times laster than compared algorithm.
    번역하기

    This paper proposes a new adaptive image labeling algorithm fur object analysis of the binary images. The proposed labeling algorithm need not merge/order of complex equivalent labels like classical labeling algorithm and the processing is done during...

    This paper proposes a new adaptive image labeling algorithm fur object analysis of the binary images. The proposed labeling algorithm need not merge/order of complex equivalent labels like classical labeling algorithm and the processing is done during only 1 Pass. In addition, this algorithm can be extended for gray-level image easily. Experiment result with HIPR image library shows that the proposed algorithm process more than 2 times laster than compared algorithm.

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼